展开

关键词

首页关键词pandas nan 替换

pandas nan 替换

相关内容

  • 在pandas中如何用NaN替换空白值(空格)?

    我想查找包含空白(任意数量)的Pandas数据框中的所有值,并用NaN替换这些值。-01-05 -0.222552 NaN 42000-01-06 -1.176781 qux NaN 我已经设法用下面的代码来完成它,但很丑。我循环遍历每一列,并对通过应用一个执行每个值的正则表达式搜索的函数生成的列掩码进行布尔替换,匹配空白。False)]=None 它可以通过遍历可能包含空字符串的字段进行优化: if df.dtype == np.dtype(object) 但这并没有太大的改进 最后,这段代码将目标字符串设置为None,它与Pandas的函数fillna()一起工作,但如果我可以直接插入NaN而不是None,那么完整性会很好。
    来自:
    回答:2
  • 如何用NaN替换Pandas Dataframe列中的Zero值?

    我有一个Pandas Dataframe,如下所示: itm Date Amount 67 420 2012-09-30 00:00:00 6521168 421 2012-09-09 00:00:00:00 3099071 421 2012-09-30 00:00:00 6130372 485 2012-09-09 00:00:00 7178173 485 2012-09-16 00:00:00 NaN74当我尝试将函数应用于Amount列时,我得到以下错误: ValueError: cannot convert float NaN to integer 我已经尝试在数学模块中使用.isnan来应用函数,我已经尝试了pandas的.replace属性,我已经尝试了pandas 0.9中的.sparse data属性,我还尝试了在函数中使用if NaN == NaN语句。我也看过这篇文章 如何将R数据帧中的NA值替换为零? 同时看一些其他文章。我尝试过的所有方法都不起作用,或者无法识别NaN。任何提示或解决方案都将不胜感激。
    来自:
    回答:14
  • 广告
    关闭

    2021 V+全真互联网全球创新创业挑战赛

    百万资源,六大权益,启动全球招募

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到
  • Python-科学计算-pandas-13-列名删除列替换nan

    系统:Windows 7语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64编辑器:pycharm-community-2016.3.2pandas:0.19.2 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块修改Df列名,删除某列,以及将nan值替换为字符串yes Part 1:目标?目标:修改列名:{time: date, pos: group, value1: val1, value3: val3}删除列value2替换nan值为yesDf? Part 2:代码?nandf_2.fillna(yes, inplace=True)print(替换nan, n, df_2, n) 代码截图?值用字符串yes进行替换定义nan值使用np.nan方法。
    来自:
    浏览:184
  • 如何在 python pandas 中用0替换所有NaN值?

    :00 3099071 421 2012-09-30 00:00:00 6130372 485 2012-09-09 00:00:00 7178173 485 2012-09-16 00:00:00 NaN7400 1107275 485 2012-09-30 00:00:00 11370276 489 2012-09-09 00:00:00 6473177 489 2012-09-16 00:00:00 NaN如果试图,将函数应用到Amount列,就会有如下报错: ValueError: cannot convert float NaN to integer 这是为什么呢?
    来自:
    回答:7
  • 如何在Pandas中用空白空字符串替换NaN?

    我有一个Pandas数据框,如下所示: 1 2 3 0 a NaN read 1 b l unread 2 c NaN read 我想用一个空字符串去除NaN值,使它看起来像这样: 1 2 3 0 a
    来自:
    回答:2
  • Pandas Standard Deviation返回NaN?

    我在Python 2.7中有以下Pandas Dataframe。码: import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.rand(10,6),columns=list(ABCDEF))df.insert以下是上述代码的输出: OUTPUT: A B C D E FCategory A NaN NaN NaN NaN NaN NaNB NaN NaN NaN NaN NaN NaNC NaN NaN NaN0.180813 0.091941 0.155699 0.501884 0.271025G NaN NaN NaN NaN NaN NaNH NaN NaN NaN NaN NaN NaN 对于我执行编辑:要在上面创建精确的Pandas Dataframe,选择它,复制到剪贴板,然后使用: import pandas as pddf = pd.read_clipboard(index_col=Category
    来自:
    回答:2
  • Python:pandas去通往NaN

    我正在尝试与pandas进行合并。这两个文件有一个公用密钥(“KEY_PLA”),我试图用左连接。但不幸的是,从第二个文件传输到第一个文件的所有列都有NaN值。
    来自:
    回答:1
  • Python如何优雅地处理NaN

    背景很多数据不可避免的会遗失掉,或者采集的时候采集对象不愿意透露,这就造成了很多NaN(Not a Number)的出现。这些NaN会造成大部分模型运行出错,所以对NaN的处理很有必要。方法1、简单粗暴地去掉有如下dataframe,先用df.isnull().sum()检查下哪一列有多少NaN: import pandas as pd df = pd.DataFrame({a:,b:将含有NaN的列(columns)去掉:data_without_NaN =df.dropna(axis=1)print (data_without_NaN)输出: ?所以可以考虑将NaN替换成某些数,显然不能随随便便替换,有人喜欢替换成0,往往会画蛇添足。譬如调查工资收入与学历高低的关系,有的人不想透露工资水平,但如果给这些NaN设置为0很显然会失真。可以看出,这里大概是用平均值进行了替换。
    来自:
    浏览:316
  • Python:Pandas中的NaN值仅适用于单个值

    我只想检查Pandas系列中的单个单元格是否为空。 即,我想检查一个值是否是NaN。所有其他答案适用于系列和数组,但不适用于单个值。我已经试过pandas.notnull,pandas.isnull,numpy.isnan。是否只有单一价值的解决方案?
    来自:
    回答:2
  • Pandas缺失值处理

    #导入库import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import Imputer #生成缺失数据df=pd.DataFrame=Imputer(missing_values=NaN,strategy=mean,axis=0) #建立替换规则:将值为NaN的缺失值以均值做替换nan_result=nan_model.fit_transform(df) #应用模型规则print(nan_result) #打印输出 ] #使用Pandas做缺失值处理nan_result_pd1 = df.fillna(method=backfill)= df.fillna(method=bfill,limit=1) #用后面的值替换缺失值,限制每列只能替代一个缺失值print(nan_result_pd2) col1 col2 col3 col40=df.replace(np.nan,0) #用Pandas的replace替换缺失值print(nan_result_df7) col1 col2 col3 col40 -0.977511 -0.566332
    来自:
    浏览:137
  • Python pandas 如何从字符串列的数据选择中筛选出NaN?

    假设我有一个矩阵,客户将填写“NA”、“na”或其任何变体,而其他人则将其保留为空白: import pandas as pdimport numpy as np df = pd.DataFrame(= nbs) ] 输出: >>> nms movie name rating0 thg John 31 thg NaN 43 mol Graham NaN4 lob NaN NaN5 lob NaN NaN我如何过滤出NaN值,以便获得这样的结果: movie name rating0 thg John 33 mol Graham NaN 我猜我需要~np.isnan但是Tilda不适用于字符串。
    来自:
    回答:2
  • 如何在Pandas数据帧(python)中查找哪些列包含任何NaN值

    鉴于包含(可能)NaN值的pandas数据帧分散在这里和那里: 问题:如何确定哪些列包含NaN值?特别是,我可以获得包含NaN的列名列表吗? 谢谢
    来自:
    回答:2
  • Python-在pandas中查找带NaN的行的整数索引

    我有这样的pandas数据框架: a b2011-01-01 00:00:00 1.883381 -0.4166292011-01-01 01:00:00 0.149948 -1.7821702011-01-01 02:00:00 -0.407604 0.3141682011-01-01 03:00:00 1.452354 NaN2011-01-01 04:00:00 -1.224869 -0.9474572011-01-01 05:00:00 0.498326 0.0704162011-01-01 06:00:00 0.401665 NaN2011-01-01 07:00:00 -0.019766 0.5336412011-01-01 08:00:00 -1.101303 -1.4085612011-01-01 09:00:00 1.671795 -0.764629 是否有一种有效的方法来查找带有NAN的行的“整数”索引
    来自:
    回答:2
  • Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas(3)

    在 Pandas 的眼中,这些都属于缺失值,可以使用 isnull() 或 notnull() 方法来操作。你可能会奇怪说,前面不是已经说过了么,None、np.nan、NaT这些都是缺失值。但是我也说过了,这些在 Pandas 的眼中是缺失值,有时候在我们人类的眼中,某些异常值我们也会当做缺失值来处理。female NaTJames NaN ShenZhen male NaTAndy NaN NaN NaN NaTAlice 30.0 unknown 1988-10-17类似地,我们可以将特定字符串进行替换maleAndy NaNAlice NaNName: sex, dtype: object除了可以替换特定的值之外,还可以使用正则表达式来替换,如:将空白字符串替换成空值。pandas python
    来自:
    浏览:347
  • Ptyhon Pandas常用的操作

    统计空值# print(data.isnull().any())# print(data)下面是统计空值的个数import pandas as pdimport numpy as npdata={ a:, b:, c:,} df=pd.DataFrame(data)print(df)创建了一个df,输出如下 a b c0 1 3.0 NaN1 2 5.0 0.02 3 NaN NaN3 4 NaN 0.0last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本3 pandas修改列名df.rename(columns={oldName1: newName1, oldName2: newName2})总结在pandas中,大部分方法如果有参数inplace这个参数,取值为False时修改pandas后不替换原来的df;如果为True时,修改df后替换原先的值
    来自:
    浏览:251
  • NumPy或Pandas:保持数组类型为int,同时具有NaN值,如何实现?

    是否有更好的方法来保持numpy数组固定为int(或int64(或者其他什么),同时仍然有一个元素列在numpy.NaN? 我正在将内部数据结构转换为Pandas DataFrame。在我们的结构中,我们有整数类型的列,这些列仍然有NaN的(但是列的dtype是int)。如果我们把它变成一个DataFrame,如何转换为int。 有办法吗?
    来自:
    回答:2
  • 用Pandas处理缺失值

    Pandas的缺失值 Pandas 用标签方法表示缺失值,包括两种 Python 原有的缺失值:浮点数据类型的 NaN 值Python的 None 对象。Pandas中NaN与None的差异虽然 NaN 与 None 各有各的用处, 但是 Pandas 把它们看成是可以等价交换的, 在适当的时候会将两者进行替换:pd.Series()0 1.01 NaN2, Pandas 还会自动将 None 转换为 NaN。处理缺失值 Pandas 基本上把 None 和 NaN 看成是可以等价交换的缺失值形式。为了完成这种交换过程, Pandas 提供了一些方法来发现、 剔除、 替换数据结构中的缺失值, 主要包括以下几种。isnull()创建一个布尔类型的掩码标签缺失值。
    来自:
    浏览:188
  • Python开发之Pandas的使用

    一、简介Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包,它是基于Numpy去开发的,所以Pandas的数据处理速度也很快,而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用,方法也类似。Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构,即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。4.00 5.0 6.0 0.0 0.0 0.0 0.0Code使用fillna()函数可以替换NaN为某一值。其参数如下: value:用来替换NaN的值 method:常用有两种,一种是ffill前向填充,一种是backfill后向填充 axis:0为行,1为列 inplace:是否替换原数据,默认为Falselimit:接受int类型的输入,可以限定替换前多少个NaN五、数据分析流程及Pandas应用1、打开文件python#打开csv文件pd.read_csv(filename)#打开excel文件pd.read_excel
    来自:
    浏览:123
  • Numpy-如何用nan替换一个数字?

    我想在numpy中用nan替换一个数字,并寻找像numpy.nan这样的函数。 在处理不同的数组时,数字可能会发生变化,因为每个数组都可以具有唯一定义NoDataValue。def replaceNoData(scanBlock, NDV): for n, i in enumerate(array): if i == NDV: scanBlock = numpy.nan NDV
    来自:
    回答:1
  • Pandas文本数据处理 | 轻松玩转Pandas(4)

    # 导入相关库import numpy as npimport pandas as pd为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便的对每个元素进行操作in pandas.使用 .str 属性也支持替换与分割操作。先来看下替换操作,例如:将空字符串替换成下划线。pandas python
    来自:
    浏览:517

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券